研究者提出扩散语言模型近似联合采样方法

Parikshit Bansal 与 Sujay Sanghavi 提出一种在扩散语言模型中近似联合采样的方法：在已有大型扩散语言模型之上训练一个轻量单层“采样器”，使一次全模型前向传播后可接多次采样器前向，从而并行解掩多个 token。据其论文，该方法可在单次全模型前向中从联合分布近似采样多个 token。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。